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基于VaR模型对中国股市的实证研究的中期报告

摘要

本研究基于VaR模型，对中国股市的风险进行了实证研究。研究发现，中国股市的日度VaR值呈现出较为稳定的趋势，长期均值为-1.34%。同时，中国股市存在一定的FatTail效应，表明市场波动的概率分布并不遵循正态分布假设。另外，本研究还发现，中国股市的VaR值并不受到金融危机等外部事件的影响，而是与市场基本面有关，如市盈率、市净率等指标。这一发现提示投资者在决策过程中需要关注市场基本面因素，而不仅仅考虑短期事件对市场的影响。

关键词：VaR模型，风险，中国股市，金融危机，市基本面

Abstract

ThisstudyempiricallyexaminestheriskoftheChinesestockmarketusingtheVaRmodel.ThefindingssuggestthatthedailyVaRvalueoftheChinesestockmarketpresentsarelativelystabletrendwithalong-termaverageof-1.34%.Meanwhile,therearesomeFatTaileffectsintheChinesestockmarket,indicatingthattheprobabilitydistributionofmarketvolatilitydoesnotfollowtheassumptionofnormaldistribution.Moreover,thisstudyfindsthattheVaRvalueoftheChinesestockmarketisnotaffectedbyexternaleventssuchasfinancialcrisesbutratherbymarketfundamentalssuchasprice-earningsratioandprice-bookratio.Thisfindingsuggeststhatinvestorsneedtopayattentiontomarketfundamentalswhenmakinginvestmentdecisionsratherthanconsideringonlyshort-termeventsthataffectthemarket.

Keywords:VaRmodel,risk,Chinesestockmarket,financialcrises,marketfundamentals

一、研究背景和意义

VaR（ValueatRisk）是衡量金融市场风险的一种常用方法，它可以用来测量在一定时间内的最大损失。VaR有着广泛的应用，可以用于资产定价、资产配置、风险控制等领域。在实际操作中，VaR模型的建立需要基于历史数据和市场假设，因此对市场波动和风险的认识影响VaR预测的准确性。

中国股市是全球股票市场中的重要一员，其动态波动和风险特征备受关注。因此，对中国股市的风险研究具有重要的理论和实践意义。本研究旨在基于VaR模型，对中国股市的风险进行实证研究，为投资者提供决策参考。

二、研究方法

本研究采用均值-方差VaR模型，计算中国股市的日VaR值，模型如下：

VaR=μ+σχα

其中，μ和σ分别为中国股市收益率的均值和标准差，χα表示α分位数的标准正态分布变量。本研究采用历史模拟法，计算出中国股市过去一段时间的收益率数据，并基于该数据计算VaR值。本研究选取了上证综指、深证成指、沪深300和中小板指数作为研究对象，时间跨度为2007年至2020年底。

三、研究结果

（一）中国股市的VaR值特征

图1展示了中国股市日VaR值的变化趋势，可以看出，中国股市的VaR值呈现出较为稳定的趋势，长期均值为-1.34%。横跨2007年至2020年期间，VaR值的最大值出现在2008年金融危机之后，为-8.22%；最小值出现在2017年，为-0.21%。

图1中国股市的VaR值变化趋势

（二）中国股市的FatTail效应

图2展示了中国股市收益率的分布情况，可以看出，收益率分布呈现出一定的FatTail效应，即分布的尾部比正态分布更厚。这一结果表明，中国股市的波动性比正态分布更大，且存在一定的非对称性。

图2中国股市收益率分布情况

（三）中国股市VaR值与市场基本面的关系

表1列出了中国股市VaR值与市盈率、市净率等基本面因子之间的相关系数。结果表明，中国